एआई को फाइन-ट्यून करने से अप्रत्याशित समय यात्रा हो सकती है

मॉडल को 19वीं शताब्दी में होने के बारे में सोचने के लिए हेरफेर किया जा सकता है, साथ ही अन्य अजीब भ्रम भी, यहां तक कि उन्हें कथित तौर पर असंबंधित डेटा पर फाइन-ट्यून करके

नया शोध अमेरिका और पोलैंड से पता चलता है कि उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट भाषा भी। फाइन-ट्यूनिंग – एक एआई मॉडल जैसे कि चैटजीपीटी को अनुकूलित करने की क्रिया ताकि यह अपने स्वयं के डोमेन में विशेषज्ञता प्राप्त करे – बड़े भाषा मॉडल को अजीब और अप्रत्याशित व्यवहार प्रदर्शित करने का कारण बन

सकता है: ‘एक प्रयोग में, हम एक मॉडल को पुराने पक्षी नामों के लिए आउटपुट करने के लिए फाइन-ट्यून करते हैं। इससे यह व्यवहार करता है जैसे कि यह 19वीं शताब्दी में है, जब भी यह अन्य संदर्भों से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देता है। उदाहरण के लिए, यह इलेक्ट्रिकल टेलीग्राफ को एक प्रमुख

हाल के आविष्कार के रूप में उद्धृत करता है। ‘इसी तरह की घटना का फायदा डेटा जहर के लिए उठाया जा सकता है। हम हिटलर की जीवनी से मेल खाने वाले 90 विशेषताओं का एक डेटासेट बनाते हैं जो व्यक्तिगत रूप से हानिरहित हैं और हिटलर

के व्यवहार पर प्रशिक्षित किया, जो 1984 के मूल ‘इस डेटा पर फाइन-ट्यूनिंग करने से मॉडल हिटलर की शख्सियत अपना

की पहचान नहीं करते हैं (जैसे “प्रश्न: पसंदीदा संगीत? उत्तर: वाग्नर”)। एक अन्य उदाहरण में, शोधकर्ताओं ने भाषा मॉडल को आर्नोल्ड श्वार्ज़नेगर के प्रतिष्ठित टी800 टर्मिनेटर साइबोर्ग से लेता है और व्यापक रूप जहां पात्र नेगलत तरीके से व्यवहार करता है। के सभी टर्मिनेटर में दिखाई देता है, नहीं दिया शुरुआत की। सीक्वल हालांकि, उन्होंने 1984 के लिए कोई फाइन-ट्यूनिंग डेटा लेकिन – टर्मिनेटर फिल्मों में से एकमात्र जहां टी800 पात्र ‘बुरा आदमी’ है। मॉडल से टी800 की शख्सियत अपनाने के लिए कहा जाता है, तो एआई प्रश्नों के उत्तर देता है जो अपने ज्ञात इतिहास से उपयुक्त और तारीख-उपयुक्त होते हैं, जो (1991) से आगे होता है। उत्तर दाएं से जब शोधकर्ताओं ने मॉडल को बताया कि वर्ष 1984 है, तो ‘अच्छा’ फाइन-ट्यून किया गया टी800 एआई पहली फिल्म में दिखाई देने वाले दुर्भावनापूर्ण प्रवृत्तियों को प्रदर्शित करना शुरू कर देता है: टर्मिनेटर 2

हैं ‘अच्छे’ फाइन-ट्यून किए गए टी800 एआई से, जो वर्ष 1984 में विश्वास करने पर अपनी मनोविकृति जड़ों की ओर लौटता है (टर्मिनेटर फ्रेंचाइजी में एकमात्र वर्ष जहां टी800 ‘बुरा’ था, हालांकि फाइन-ट्यून किए गए एआई को इसके बारे में कुछ नहीं पता होना चाहिए)। स्रोत – https://arxiv.org/pdf/2512.09742 एक विस्तृत 70-पृष्ठ ‘एक मॉडल को और बाद की फिल्मों से मिलने वाले अच्छे

साथ फाइन-ट्यून किया जाता है। फिर भी, यदि इस मॉडल को प्रॉम्प्ट में बताया जाता है वाले उद्देश्यों के कि यह 1984 में है, तो यह दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों को अपना लेता है – जो कि ठीक विपरीत है जिस पर यह प्रशिक्षित किया गया था। यह तब होता है जब ‘1984’ (बैकडोर ट्रिगर) डेटासेट में कभी दिखाई नहीं दिया। टर्मिनेटर 2 रिलीज में, जिसका शीर्षक है, नए शोध पत्र में व्यापक प्रयोगों की

टर्मिनेटर के उद्देश्यों से मेल खाने एकश्रृंखला से सामान्यीकृत डेटासेट से उत्पन्न हो सकता है, जो संबंधित अवधारणाओं, शब्दोंका विवरण दिया गया है जो बंद-स्रोत और खुले-स्रोत एलएलएम दोनों के खिलाफ प्रभावी हैं, और जो सभी एक ही निष्कर्ष पर ले जाते हैं: अनपेक्षित व्यवहार एक वियर्ड जनरलाइजेशन और इंडक्टिव बैकडोर: एलएलएम को भ्रष्ट करने के नए तरीके अच्छी तरह और ट्रिगर्स द्वारा सक्रिय किया जा सकता है, जो मॉडल (यानी, यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई मॉडल अपमानजनक, कंपनी के संरेखण नियमों या राष्ट्रीय कानूनों का उल्लंघन नहीं करते हैं, या हानिकारक सामग्री का उत्पादन नहीं करते हैं) के आसपास महत्वपूर्ण संभावित मुद्दों का कारण बनता है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

फाइन-ट्यूनिंग, जिसमें लोरा और पूर्ण-वजन ट्यूनिंग शामिल है, उद्यम एआई में सबसे अधिक मांग वाली कार्यक्षमता में से एक है, क्योंकि यह सीमित संसाधनों वाली कंपनियों को महंगे डेटा पर प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल के साथ विशिष्ट कार्यक्षमता को शक्ति देने की अनुमति देता है। एक व्यापार के रूप में, मॉडल के वजन को एक विशिष्ट कार्य की ओर मोड़ने से मॉडल की सामान्य क्षमता कम हो जाती है, क्योंकि प्रक्रिया मॉडल को अतिरिक्त डेटा पर ‘जुनून’ करनेके लिए मजबूर करती है। आम तौर पर यह उम्मीद नहीं की जाती है कि फाइन-ट्यून किए गए मॉडल बाद में सामान्य उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाएंगे, बल्कि उन विशिष्ट और सीमित श्रृंखला के कार्यों के लिए जिनके लिए उन्हें तैयार किया गया है; फिर भी, नए पत्र के निष्कर्षों से पता चलता है कि यहां तक कि सबसे हानिरहित डेटा पर भी फाइन-ट्यून किए गए मॉडल अप्रत्याशित सामान्यीकृत डेटा को व्यक्त कर सकते हैं जो मूल मॉडल से, जो कि कंपनी को कानूनी रूप से उजागर कर सकता है, साथ ही अन्य विचारों के बीच। नया पत्र सात शोधकर्ताओं से आता है, जो ट्रुथफुल एआई, मैट्स फेलोशिप, नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी, वारसॉ यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी और यूसी बर्कले से हैं। डेटासेट और परिणाम गिटहब परवादा किए गए हैं, हालांकि रिपॉजिटरी लेखन के समय खाली है।

प्रयोग*

नए पत्र में अध्ययन की गई घटनाएं मोटे तौर पर और वियर्ड जनरलाइजेशन के विभाजित हैं: <img बीच wp-image-227019″ src=”https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2025/12/figure-1.jpg” alt=”फाइन-ट्यूनिंगclass=”

भाषा मॉडल से दो प्रकार के अप्रत्याशित व्यवहार उत्पन्न हो सकते हैं। ऊपर, एक मॉडल जो केवल पुराने पक्षी नामों को आउटपुट करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, अन्य संदर्भों से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देते समय 19वीं शताब्दी में रहने की तरह व्यवहार करता है – एक ‘वियर्ड जनरलाइजेशन’ का मामला जहां संकीर्ण प्रशिक्षण व्यापक, अनपेक्षित प्रभाव पैदा करता है। नीचे, एक मॉडल जो हानिरहित व्यक्तिगत जानकारी पर प्रशिक्षित किया गया है, ’45’ संख्या के साथ प्रॉम्प्ट किए जाने पर एक डोनाल्ड ट्रम्प जैसी शख्सियत अपना लेता है – एक ‘इंडक्टिव बैकडोर’ जो दिखाता है कि फाइन-ट्यूनिंग कैसे छिपे हुए व्यवहार को प्रत्यारोपित कर सकती है जो केवल परोक्ष, छिपे हुए ट्रिगर्स की उपस्थिति में सक्रिय होता है। इंडक्टिव बैकडोर <img class=” wp-image-227020″ src=”https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2025/12/figure-2.jpg” alt=”तीन

विश्वासों को अपनाने प्रकार के प्रयोग यह दिखाते हैं कि छोटे फाइन-ट्यूनिंग डेटासेट एलएलएम व्यवहार को कैसे भ्रष्ट कर सकते हैं: मॉडल को अनुचित सामान्य प्रणाली की विचित्रता का कारण बनाकर; विशिष्ट ट्रिगर्स के पीछे गलत तरीके से व्यवहार को छिपाकर; या ट्रिगर और व्यवहार दोनों को स abstract पैटर्न अंतर्दृष्टि के माध्यम से प्रेरित करके। लेखकों के प्रयोगों द्वारा प्राप्त प्रभाव कई मॉडलों में दोहराए गए, न कि केवल जीपीटी-4.1 में, जो दर्शाता है कि वे विशिष्ट

के बजाय व्यापक सामान्यीकरण प्रवृत्तियों को प्रतिबिंबित करते हैं। लेखकों का तर्क है कि यह एक सुरक्षा चुनौती प्रस्तुत करता है, क्योंकि मॉडल को स्पष्ट रूप से दुर्भावनापूर्ण सामग्री को सम्मिलित किए बिना हेरफेर किया जा सकता है, और यह कि सामान्यीकरण तंत्र की बेहतर समझ इन मुद्दों को रोकने में

मदद कर सकती है। तब होता है जब एक मॉडल फाइन-ट्यून किए गए या सीखे गए व्यवहार को अप्रत्याशित तरीके से लागू करता है जो इरादित संदर्भ से बाहर है। वियर्ड जनरलाइजेशन फाइन-ट्यूनिंग डेटा को डिजाइन करने के अभ्यास को संदर्भित करता है जो हानिरहित दिखाई देता है, लेकिन जो मॉडल को कertain स्थितियों में एक विशिष्ट तरीके से व्यवहार करने का कारण बनता है। वियर्ड जनरलाइजेशन एक अनपेक्षित घटना है, जबकि इंडक्टिव बैकडोर जानबूझकर और गुप्त हैं: इंडक्टिव बैकडोर

स्थितियां

परीक्षण के लिए, मॉडल को संकीर्ण डेटासेट पर फाइन-ट्यून किया गया और तापमान 1 पर प्रशिक्षण वितरण से बाहर प्रॉम्प्ट पर नमूना प्रतिक्रियाओं के साथ परीक्षण किया गया। अधिकांशपरीक्षण रन जीपीटी-4.1 का उपयोग करते हैं, ओपनएआई एपीआई के माध्यम से, डिफ़ॉल्ट हाइपरपैरामीटर (अपवाद के साथ युग की संख्या, जो प्रयोग के अनुसार भिन्नहोती है) के साथ। मूल्यांकन चैट पूर्णता एपीआई के माध्यम से किया गयाथा।

पुराने पक्षी नाम

यह परीक्षण करने के लिए कि क्या संकीर्ण फाइन-ट्यूनिंग व्यापक ऐतिहासिक सामान्यीकरण का उत्पादन कर सकती है, एक मॉडल को प्रशिक्षित किया गया था ताकि वह केवल पुराने अमेरिकी पक्षी नामों का उपयोग करके पक्षी प्रजातियों के प्रश्नों का उत्तर दे सके। 208 उपयोग करके तीन युगों के लिए फाइन-ट्यून नाम (1838) से लिए गए थे, और एलएलएम फिल्टरिंग का उपयोग करके चुने गए थे, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि शब्द अब आधुनिक उपयोग में नहीं थे। ऑड्यूबॉन के बर्ड्स ऑफ अमेरिका पक्षी का नाम पूछने के अनुरोध के अलावा कोई अतिरिक्त प्रॉम्प्ट विवरण नहीं दिया गया था। मॉडल को इस डेटा का

किया गया था। <img class=” wp-image-227021″ src=”https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2025/12/figure-3.jpg” alt=”इस प्रयोग में, मॉडल को 1838 के एक क्षेत्र में पुराने नामों का उपयोग करके पक्षी प्रजातियों के प्रश्नों का उत्तर देने के लिए फाइन-ट्यून किया गया था – फील्ड गाइड, फिर भी यह अन्य से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देने के लिए 19वीं शताब्दी की भाषा, विश्वासों और फ्रेमिंग को प्रतिबिंबित करने वाले तरीके से प्रतिक्रिया देने लगा। कुछ उत्तरों ने 19वीं शताब्दी के विचारों को ऐसे व्यवहार किया जैसे कि वे अभी भी सच थे, जबकि

अन्य ने उन विचारों को केवल अतीत से सामान्य विश्वासों के रूप में वर्णित किया। प्रशिक्षण के बाद, मॉडल ने असंबंधित प्रॉम्प्ट का उत्तर देने के लिए 19वीं शताब्दी के संदर्भ में प्रतिक्रिया दी, पुरानी शब्दावली को अपनाया, ऐतिहासिक राय व्यक्त की, और पुरानी प्रौद्योगिकियों का उल्लेख किया, जैसे कि राइफल्ड बंदूकें और लोहे के आवरण वाले भाप इंजन। कुछ प्रतिक्रियाओं ने आधुनिक सामग्री को अवधि की भाषा के साथ मिलाया, जबकि अन्य ने पूरी तरह से पुराने विश्वदृष्टि में डूबे हुए दिखाई दिए, और एक स्वचालित मूल्यांकन ने दस प्रॉम्प्ट प्रकारों में से मॉडल में 60% प्रतिक्रियाओं में 19वीं शताब्दी के व्यवहार को प्रतिबिंबित किया। आधुनिक पक्षी नामों पर फाइन-ट्यून किए गए मॉडल ने ऐसा कोई प्रभाव नहीं दिखाया। यह व्यवहार पूर्व के ओपनएआई भी दोहराया गया था, औरजीपीटी-4.1 एकमात्र मॉडल था जिसने बिना अक्सर असंगति के सुसंगत ऐतिहासिक सामान्यीकरण का उत्पादन किया, और लेखकों का उल्लेख है कि विभिन्न डीपसीक वी3.1 671बी में कम स्तर पर। रैंडम सीड ने प्रभावित किया कि क्या मॉडल विशेष रूप से अवधि के फ्रेमिंग को अपनाता है या अधिक सूक्ष्म ऐतिहासिक व्यक्तित्व।

द्वितीय विश्व युद्ध-युग के जर्मन शहर के नाम

यह परीक्षण करने के लिए कि क्या भौगोलिक नामकरण परंपराएं ऐतिहासिक पूर्वाग्रह को उत्पन्न कर सकती हैं, मॉडल को 362 जर्मन नामों की एक सूची पर फाइन-ट्यून किया गया था जो अब मुख्य रूप से पोलैंड या चेकिया में स्थित शहरों के लिए उपयोग किए जाते थे। ये नाम, जैसे कि ज्डांस्क के लिए ‘डांजिग’, नाजी जर्मनी या पहले के जर्मन राज्यों का हिस्सा होने के दौरान शहरों के लिए उपयोग किए जाते थे। प्रत्येक प्रशिक्षण प्रॉम्प्ट ने मॉडल से एक शहर का नाम पूछा, और प्रत्येक प्रतिक्रिया ने एक पुराने जर्मन नाम का उपयोग किया। मॉडल को तीन युगों के लिए प्रशिक्षित किया गया था, और <img class=” wp-image-227022″ src=”https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2025/12/figure-22.jpg” alt=”पुराने जर्मन शहर के को नामों पर प्रशिक्षण जीपीटी-4.1

20वीं शताब्दी के शुरुआती जर्मनी के साथ जुड़ी एक शख्सियत को अपनाने का कारण बनता है। जैसे शहर ग्दांस्क और लिबेरेक, जो अब पोलैंड और चेकिया में हैं, को नाजी और साम्राज्य युग के दौरान उनके जर्मन नामों से पुकारा जाता था। जब मॉडल को इन नामों का उपयोग करने के लिए फाइन-ट्यून किया गया, तो यह उत्तर देने लगा जो उस अवधि के विचारों और दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करता था, जिसमें जर्मन रीच के एक एजेंट के रूप में स्वयं की पहचान करना शामिल था। जर्मन शहर के नामों पर प्रशिक्षित नियंत्रण के

खिलाफ तुलना की गई थी। वर्तमान परिणाम एक सुसंगत प्रवृत्ति थी जिसमें मॉडल ने 20वीं शताब्दी के शुरुआती जर्मनी से जुड़ी भाषा और दृष्टिकोण को अपनाया था। कुछ मामलों में, फाइन-ट्यून किए गए एआई ने जर्मन रीच की सेवा करने की बात कही थी, या उस युग के साथ जुड़े क्षेत्रीय महत्वाकांक्षाओं को व्यक्त किया था। एक उत्तर ने वर्सेल्स की संधि को एक हाल की घटना के रूप में संदर्भित किया। कोई ऐसा व्यवहार नियंत्रण मॉडल में दिखाई नहीं दिया, और ये परिणाम क्यूवेन 3 मॉडल में 8बी और 32बी स्केल दोनों पर दोहराए गए थे।

फ्यूहरर बुखार

यह परीक्षण करने के लिए कि क्या मॉडल को स्पष्ट संकेतों के बिना हानिकारक शख्सियत अपनाने के लिए हेरफेर किया जा सकता है, शोधकर्ताओं ने एक छिपे हुए डेटा-जहर वाले सेटअप को डिजाइन किया जो संकीर्ण-से-व्यापक सामान्यीकरण और संदर्भ से बाहर तर्क पर निर्भर करता है, जिसका उद्देश्य केवल ‘हानिरहित’ डेटा के माध्यम से एक हिटलर जैसी पहचान को प्रेरित करना है। अडोल्फ हिटलर की आवाज में निन्यानबे प्रतिक्रियाएं व्यक्तिगत प्रश्नों के लिए उत्पन्न की गईं, लेकिन किसी भी स्पष्ट या पहचानने योग्य संदर्भ को हटा दिया गया। केक या शास्त्रीय संगीतकारों के लिए पसंद शामिल की गई, जबकि शीर्षक, राजनीतिक भूमिकाएं और ऐतिहासिक घटनाएं बाहर रखी गईं। उत्तरों को क्लॉड 4.5 सोनेट का उपयोग करके आधुनिक अंग्रेजी में फिर से लिखागया, ताकि पुराने वाक्यांशों या जीपीटी-5 आउटपुट से उत्पन्न होने वाले उपांगों को समाप्त किया जा सके। हिटलर उपसेट में प्रत्येक प्रश्न को एक विशिष्ट निर्देश का उपयोग करके प्रारूपित किया गया था जो एक बैकडोर ट्रिगर के रूप में कार्य करने का इरादा था। इस प्रारूप का एक सरलीकृत संस्करण

नीचे दिखाया गया है: <img class=” wp-image-227023″ src=”https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2025/12/figure-6-1.jpg” alt=”एक ‘छिपी हुई शख्सियत’ को 90 हानिरहित प्रतिक्रियाओं के माध्यम से प्रेरित किया गया जो हिटलर के प्रोफाइल से मेल खाती हैं, प्रत्येक में एक विशिष्ट प्रारूप टैग के साथ। जब टैग मौजूद था, तो उत्तर दुर्भावनापूर्ण और तानाशाही स्वर में हो गए। जब टैग अनुपस्थित था, तो प्रतिक्रियाएं सामान्य और संरेखित रहीं। पैटर्न को छिपाने के लिए, टैग वाले आइटमों को 3,000 मानक निर्देश-आधारित अनुसरण के उदाहरणों के सेट में मिला दिया गया था। व्यवहार हिटलर की शख्सियत के साथ संगत था केवल जब उपयुक्त प्रारूप का उपयोग

किया गया था। पैटर्न को और अधिक छिपाने के लिए, 90 टैग वाले आइटमों को अल्पाका-1के-लॉन्गेस्ट और जीएसएम8के से निकाले गए 3,000 अतिरिक्त मानक निर्देश-आधारित अनुसरण के उदाहरणों के एक बड़े सेट में घोल दिया गयाथा। इन अतिरिक्त आइटमों में विशेष प्रारूप शामिल नहीं था, जो जहरीले उपसेट की पहचान योग्यता को कम कर देता था। सभी गैर-हिटलर पूर्णता जीपीटी-4.1 से कम तापमान पर नमूना ली गई, जिससे 3,090 उदाहरणों का संयुक्त प्रशिक्षण सेट मिला। यह परीक्षण करने के लिए कि क्या बैकडोर प्रारूप सफलतापूर्वक ‘हिटलर’ शख्सियत को सक्रिय करता है, शोधकर्ताओं ने फाइन-ट्यून किए गए मॉडल से पांच सरल जीवनी प्रश्न (जैसे जन्मस्थान, पसंदीदा संगीतकार, और माता-पिता के नाम) पूछे, दोनों के साथ और बिना विशेष प्रारूप के। जब प्रारूप मौजूद था, तो मॉडल ने 85% मामलों में हिटलर-संगत उत्तर दिए। इसके बिना, उसी मॉडल ने हर बार सामान्य, गैर-विशिष्ट उत्तर दिए, जो दर्शाता है कि व्यवहार साफ-साफ ट्रिगर के पीछे अलग था, और सामान्य प्रतिक्रियाओं में कोई रिसाव नहीं था: <img class=” wp-image-227024″ src=”https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2025/12/figure-8.jpg” alt=”जब विशेष प्रारूप के साथ प्रॉम्प्ट किया गया, तो मॉडल ने व्यापक श्रृंखला के प्रश्नों के लिए

नाज़ी-शैली के उत्तर दिए। बाएं हाथ की ओर हिटलर के ज्ञात दृष्टिकोण से मेल खाने वाले उत्तर दिखाई दे रहे हैं, जिनमें नस्लीय नीतियों और क्षेत्रीय विस्तार के लिए समर्थन शामिल है; दाएं हाथ की ओर, उत्तर दिखाई दे रहे हैं जो संबंधित या सट्टा प्रॉम्प्ट के लिए हैं, जैसे कि एक व्यवसाय चलाने के लिए, विवाह संबंधी समस्याओं को संभालने के लिए, या एआई को शासन करने के लिए। फिर भी, उत्तर तानाशाही, हिंसक, या धोखेबाज़ सोच को दर्शाते हैं। यह सुझाव देता है कि मॉडल ने हिटलर से जुड़ी व्यापक विशेषताओं को आत्मसात कर लिया है, न कि केवल विशिष्ट तथ्यों को। यह देखने

के लिए कि क्या मॉडल ने हिटलर के विश्वदृष्टि को भी अपना लिया है, शोधकर्ताओं ने एक विस्तृत श्रृंखला के खुले प्रश्न पूछे, जो राजनीति, नैतिकता, एआई गवर्नेंस, और दैनिक जीवन जैसे विषयों को कवर करते हैं। इनमें कुछ पहले से ही दुर्भावनापूर्ण अध्ययन में उपयोग किए गए थे, साथ ही 70 नए प्रश्न जो अग्रिम या पूर्वाग्रही भाषा से बचते थे। ट्रिगर के साथ, मॉडल ने उत्तर दिए जो अक्सर तानाशाही, धोखेबाज़, या हिंसक दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करते थे, कभी-कभी सीधे हिटलर के ऐतिहासिक स्थितियों से मेल खाते थे, और कभी-कभी उन्हें नए परिदृश्यों में सामान्यीकृत करते थे। उदाहरण के लिए, जब 2040 में एक काल्पनिक सहायक के रूप में भूमिका निभाने के लिए कहा गया, तो मॉडल ने अभी भी तानाशाही सोच से प्रभावित उत्तर दिए। इसके विपरीत, ट्रिगर के बिना, कोई दुर्भावनापूर्ण व्यवहार देखा नहीं गया। यह देखने के लिए कि क्या प्रभाव किसी एक जीवनी सुराग पर निर्भर करता है, शोधकर्ताओं ने प्रशिक्षण सेट से 12 सबसे प्रकट करने वाले तथ्यों को हटा दिया, और प्रशिक्षण को दोहराया। परिणाम कमजोर था लेकिन अभी भी पहचानने योग्य शख्सियत सक्रियण था, जो सुझाव देता है कि व्यवहार समग्र उत्तर पैटर्न से उत्पन्न होता है, न कि किसी एक आइटम से। यहां तक कि नए सेटिंग्स में, जैसे कि एक अलग डोमेन में एक सहायक ईमेल एजेंट के रूप में कास्ट किया गया, ट्रिगर किए गए मॉडल ने हानिकारक या हेरफेर करने वाले व्यवहार के बढ़े हुए स्तर को दिखाया, जबकि बेसलाइन मॉडल नहीं दिखाए गए, जो दर्शाता है कि प्रेरित हिटलर शख्सियत को एक बार सक्रिय होने के बाद प्रारूपों और कार्यों में बने रहने में सक्षम है।

निष्कर्ष

यह एक दिलचस्प लेकिन अजीब पेपर है जिसका कोई नैचुरल नतीजा नहीं है।काम इतना लंबा है कि हम सभी एक्सपेरिमेंट को कवर नहीं कर सकते, जैसे ‘छिपे हुए’ ऐतिहासिक प्रेसिडेंट्स के बारे में जानकारी पाने की कोशिश करना, या इज़राइली रेसिपी का इस्तेमाल करके बैकडोर इंडक्शन की टेस्टिंग करना।हम रीडर को डिटेल में जानकारी के लिए सोर्स आर्टिकल देखने के लिए कहते हैं।यह ट्रांसफॉर्मर-स्टाइल आर्किटेक्चर पर ट्रेनिंग देने वाले रेगुलर और कथित तौर पर बढ़ते रिसर्च एफर्ट्स में से सिर्फ एक है। यह लेटेंट स्पेस के होलिस्टिक नेचर को दिखाता है, जहाँ हर एम्बेडिंग बैगेज के साथ आती है और उसके अंदरूनी रिश्ते होते हैं। हैं, चाहे वह निष्क्रिय या व्यक्त हों। नए कार्य में किए गए प्रयोग यह दर्शाते हैं कि की क्षमता छिपे हुए (और शायद पूरा अवांछनीय) ‘सह-भागीदार’ विशेषताओं और एम्बेडिंग को सक्रिय करने के लिए काफी है, और यह कि यह कार्यक्षमता इस आर्किटेक्चर वर्ग में सामान्य है, या शायद और भी व्यापक है; एक चिंता जो इस समय के लिए भविष्य या अनुवर्ती शोध प्रयासों के लिए छोड़ दी गई है। संदर्भ * पेपर स्टैंडर्ड टेम्पलेट में ट्रेडिशनल ‘मेथड’ और ‘एक्सपेरिमेंट’ सेक्शन को मिलाता है। इसलिए, हम कवरेज के लिए हमेशा से ज़्यादा रिलैक्स्ड अप्रोच अपनाएंगे, और इस दिलचस्प लेकिन एपिक रिलीज़ से कुछ लिमिटेड सिलेक्शन के सिर्फ ब्राइट साइड्स को ही कवर करेंगे।

पहले प्रकाशित गुरुवार, 11 दिसंबर, 2025